有多组输入,每一组输入数据为两个整数 a 和 b,数值大小在合理范围内,请针对每组输入,计算 a+b 的值并进行输出,多组输出之间使用换行隔开。 如果两个数均为 0,代表输入结束,程序退出。 请在编写代码的过程中,用到函数定义。

时间: 2024-04-16 07:29:08 浏览: 139
可以使用函数来实现你的需求。以下是一个示例代码: ```python def calculate_sum(a, b): if a == 0 and b == 0: return False else: return a + b while True: a = int(input("请输入第一个整数:")) b = int(input("请输入第二个整数:")) result = calculate_sum(a, b) if result is False: break print("两数之和为:", result) ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为 `calculate_sum` 的函数,用于计算两个整数的和。在 `calculate_sum` 函数中,我们首先检查输入的两个整数是否都为零,如果是,则返回 `False`,表示输入结束。否则,我们将两个整数相加并返回结果。 在主程序部分,我们使用一个无限循环 `while True` 来获取多组输入,并调用 `calculate_sum` 函数进行计算。如果 `calculate_sum` 返回了 `False`,则跳出循环,程序结束。否则,我们打印输出计算结果。 请注意,在示例代码中,我们假设用户输入的是合法的整数。你可以根据实际情况进行异常处理或输入验证。
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运用c语言输入在一行中给2个绝对值不超过1000的整数A和B,队每一组输入,在一行中输出A+B

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Python:动态输入10个成绩,分别统计这组数据的平均值、标准差、中位数、及格率;(要求输入10个数据后能够自动停止输入,输入数值的范围为0-100的整数,输入异常时有相应的提示,有小数的保留一位小数,结果截图请包含正常和异常两种情况);

在Python中,你可以通过`input()`函数获取用户输入的成绩,然后利用`try-except`结构处理异常输入,并结合内置的`statistics`库计算平均值、标准差和中位数。对于及格率,假设我们设定60分为及格线。以下是完成这个任务的一个示例代码: ```python import statistics def calculate_stats(): scores = [] while True: try: score = float(input("请输入一个0-100之间的整数成绩(输入q退出):")) if score < 0 or score > 100: raise ValueError("输入错误,成绩应在0到100之间!") else: scores.append(score) except ValueError as e: print(e) except KeyboardInterrupt: break if not scores: print("输入已结束,没有得到有效成绩。") else: avg_score = round(statistics.mean(scores), 1) # 平均值 std_dev = round(statistics.stdev(scores), 1) # 标准差 median_score = round(statistics.median(scores), 1) # 中位数 # 计算及格率 pass_rate = sum(score >= 60 for score in scores) / len(scores) * 100 # 及格率(百分比) print(f"平均分:{avg_score}") print(f"标准差:{std_dev}") print(f"中位数:{median_score}") print(f"及格率:{pass_rate}%") calculate_stats() ``` 运行此程序时,用户可以输入成绩,直到输入'q'退出。如果输入的不是0到100之间的整数,会收到错误提示并继续请求输入。注意,在实际应用中,你需要把计算及格率的部分从循环体外移到适当的位置。 至于截图部分,由于这是一个文本交互的场景,无法直接提供截图。你可以手动输入测试数据,查看程序输出的结果,并在需要的情况下截图保存。如果需要更具体的帮助,例如如何操作Python环境或者截图工具,我可以指导你下一步的操作。
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基于苍鹰优化算法的NGO支持向量机SVM参数c和g优化拟合预测建模(Matlab实现),苍鹰优化算法NGO优化支持向量机SVM的c和g参数做多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细直接替数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图,迭代优化图,线性拟合预测图,多个预测评价指标。 PS:以下效果图为测试数据的效果图,主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图,具体预测效果以个人的具体数据为准。 2.由于每个人的数据都是独一无二的,因此无法做到可以任何人的数据直接替就可以得到自己满意的效果。 ,核心关键词:苍鹰优化算法; NGO优化; 支持向量机SVM; c和g参数; 多输入单输出拟合预测建模; Matlab程序; 拟合预测图; 迭代优化图; 线性拟合预测图; 预测评价指标。,MATLAB实现:基于苍鹰优化算法与NGO优化SVM的c和g参数多输入单输出预测建模工具
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